原文發表於《科技導報》2026 年第5 期 《 中國人工智能治理政策的結構特徵與優化路徑 》
新一輪科技革命和產業變革的背景下，人工智能已經成爲核心驅動力，正在對世界經濟、社會治理和人民生活產生極其深刻的影響。同時，也引發了對人工智能發展的諸多擔憂。《科技導報》邀請中國科學院大學楊國樑研究員團隊撰寫文章，選取了中國2017—2024年有關部門發佈的規劃意見、法律法規、標準規範、原則倡議4類政策文本，聚焦數據、算法、算力等人工智能治理關鍵要素進行政策文本量化分析。針對中國人工智能治理面臨的挑戰提出具體對策。
人工智能（AI）概念的提出，最早出現於1950年計算機科學與人工智能之父——圖靈發表的《計算機器與智能》一文中。1956年，在美國達特茅斯會議上，麥卡錫（John McCarthy）首次提出了人工智能這一概念。當下，人工智能已經成爲新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，正在對世界經濟、社會治理和人民生活產生越來越深刻的影響。然而，人工智能也帶來了技術失控風險、社會倫理挑戰等問題，由此引起了人們對人工智能治理的思考。
爲此，我們的研究在數據、算法、算力等人工智能倫理關鍵治理要素的框架下，遵循“治理主體、治理議題、治理工具”的三維治理框架，運用政策文本量化分析方法揭示出當前中國人工智能倫理治理現狀及挑戰，並嘗試提出符合中國特色的未來人工智能治理路徑。
01 中國人工智能治理的現狀1.1數據保護
隨着人工智能技術的廣泛應用，數據作爲關鍵要素，其重要性愈發凸顯。同時，數據安全及隱私保護問題也逐漸成爲全球各國關注的焦點。歐盟採取“自上而下的規則監管”模式，通過設定法律法規來對數據進行監管。美國秉持“州級自立與分領域監管並存”模式。一方面，以州和地方政府制定符合自身情況的相關政策併成立治理機構；另一方面，針對金融、醫療、兒童隱私等領域主體出臺相應法案。
中國強調“國家安全爲導向”的制度構建策略，持續強化對數據安全及隱私保護的監管力度，從頂層設計到具體實施細則，出臺了一系列政策文件，特別是在跨境數據治理中，採取的是“屬地原則”的“數據本地化”政策，強調國家數據主權和數據控制權來滿足自身安全需要。《個人信息保護法》與《網絡安全法》《數據安全法》共同形成了中國數據安全領域法律體系的“三駕馬車”，以推動中國數據要素市場的法治化建設。
1.2算法安全
當前，信息繭房、大數據殺熟、算法歧視等應用亂象層出不窮。美國將算法作爲直接監管對象，採取外部問責和政府風險監管並重的治理方式，反對算法歧視、追求決策公平。歐盟重點規制互聯網巨頭，解決算法安全問題，防止其濫用市場支配地位。
近年來，中國逐步將數據安全治理的重心向算法安全治理傾斜，2021年9月，9個部門聯合發佈《關於加強互聯網信息服務算法綜合治理的指導意見》，創新性地形成了算法備案、算法監督檢查、算法風險監測、算法安全評估等多維一體的監管舉措。2022年3月1日，由國家網信辦等4個部門聯合發佈的中國首部專門以“算法”爲名的規定——《互聯網信息服務算法推薦管理規定》正式實施。自此，中國也有了針對算法黑箱、算法歧視、信息繭房、輿論操控、不正當競爭等算法侵害的規範。
1.3算力規範
算力已成爲人工智能時代的核心生產力，同時國際上關於算力規範的政策與研究正圍繞人工智能的技術演進與社會影響展開，各國形成了差異化的治理框架。歐盟傾向風險導向的算力監管，將算力使用與風險等級掛鉤。美國則支持算力競爭與安全並重，一方面通過《芯片和科學法案》來提升其算力基礎設施水平和創新能力，另一方面通過《人工智能風險管理框架》等政策要求算力使用符合公平性、安全性原則。
爲應對挑戰，中國出臺了2項相關政策。2023年10月，工業和信息化部發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，從提升算力綜合供給、強化運力高效承載、增強算力應用賦能等多方面發力，爲算力安全發展提供了總體方向。2023年12月，國家發展和改革委員會發佈的《深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》明確提出要統籌算力發展與安全保障一體化推進，要完善算網安全保障體系，構建促發展保安全機制。
1.4綜合治理
在綜合治理方面，美歐均相繼出臺較爲權威的人工智能治理政策。歐盟堅持“以人爲本，倫理優先”的治理原則，已生效的《人工智能法案》主張構建協作治理結構。美國秉持“美國優先，創新優先”策略，拜登政府2023年發佈《安全、可靠和可信賴的人工智能開發和使用行政命令》，要求AI開發者在發佈前提交安全測試結果，並對高風險模型實施監管。2025年1月特朗普政府簽署行政令廢除該行政命令，採取“輕監管”模式，強調減少對企業創新的干預。
中國已在數據保護、算法安全、算力規範層面作出了不少探索，同時也在人工智能綜合治理層面也提出了系列倡議、原則、指南及管理辦法。2019年初，科技部成立新一代人工智能治理專業委員會，同年6月發佈《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》，提出8條人工智能治理原則。2020年7月，國家標準化管理委員會等部門聯合印發《國家新一代人工智能標準體系建設指南》，在安全及倫理標準部分，提出6個部分重點開展標準體系建設。2021年9月，新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能倫理規範》，提出了6項基本倫理要求。2023年7月10日，國家網信辦等7個部門聯合發佈出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，重點監管利用生成式人工智能技術向中華人民共和國境內公衆提供生成文本、圖片、音頻、視頻等內容的服務主體。
02
中國人工智能治理的政策文本量化分析2.1政策分析框架構建
治理主體指的是治理的“相關者網絡”，是參與治理過程的各類行爲主體。治理議題指的是治理的“問題導向”，是治理活動所針對的具體問題或領域。治理工具指的是治理的“手段工具箱”，是爲實現治理目標而採用的政策工具、機制或方式。通過“治理主體−治理議題−治理工具”的三維分析框架，運用政策文本量化分析法，深入剖析其在單維度、雙維度的政策特徵，進而提出中國人工智能治理的針對性建議，如圖1所示。
圖1 中國人工智能治理的量化分析框架
2.1.1 治理議題（X維度）
在治理議題的X維度，分別從綜合治理和精細治理維度提出了系列政策措施，既包含通識性、系統化人工智能綜合治理政策，也包含數據保護、算法安全、算力規範的分環節治理政策，如表1所示。
表1 人工智能治理過程維度（X維度）指標及其描述
2.1.2 治理主體（Y維度）
在治理主體的Y維度，中國製定的人工智能治理政策實現了全週期覆蓋，包括管理主體、研發主體、供應主體和使用主體4類主體，如表2所示。
表2 人工智能治理過程維度（Y維度）指標及其描述
2.1.3 治理工具（Z維度）
在治理工具的Z維度，從“硬性法律”到“軟性原則”進行了全範圍的覆蓋，主要涉及規劃意見、法律法規、標準規範、原則倡議等4類，如表3所示。
表3 人工智能治理過程維度（Z維度）指標及其描述
2.2研究樣本及編碼
2.2.1 研究樣本檢索與選取
關於政策選取時間，2017年7月，國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》，確立了新一代人工智能發展“三步走”戰略目標，人工智能的發展至此上升到國家戰略層面，推動中國人工智能步入新階段。因此，我們選取政策時間自2017年1月—2024年4月。
關於政策檢索原則，我們的研究基於“治理主體−治理議題−治理工具”的三維分析框架遴選政策文本，研究重點從中國共產黨中央委員會、國務院、工業和信息化部、科學技術部、教育部、國家網信辦、國家標準化管理委員會等官方網站，遴選出42份關聯度強的政策文本。通過該圖可以看出，自2021至今中國人工智能治理政策密集出臺，對其重視程度達到高點，如圖2所示。
圖2 2017—2024年中國人工智能治理政策數量的時間變化態勢
2.2.2 研究樣本使用與編碼
關於政策編碼方法，參考NVivo軟件中文本標註方法對已經選定的42份政策進行節點標註。具體地，對分別符合“治理主體–治理議題–治理工具”三維框架下的任何一個維度，包括治理議題（數據、算法、算力、綜合治理）、治理主體（管理、研發、供應、使用）、治理工具（規劃意見、法律法規、標準規範、原則倡議）的相關章節有且僅標註1次，均標註爲1個節點。
03
基於“治理主體−治理議題−治理工具”三維框架的中國人工智能治理的政策文本量化分析3.1基於三維分析框架的中國人工智能治理政策單維度分析
3.1.1 治理議題維度（X維度）
通過統計發現，數據保護維度（X1）佔據主導地位，其次是算法安全維度（X2），再次是綜合治理維度（X4），最後是算力規範維度（X3）。這一結構反映出當前中國治理框架的階段性特徵與潛在優化空間。
這種“前端重、中後端輕”的治理格局，與人工智能技術發展的現實邏輯高度相關。《數據安全法》《個人信息保護法》等頂層設計的落地，形成以數據合規爲核心的“防護牆”。算法安全維度的23.44%佔比，則體現了對算法透明性、可解釋性及公平性的制度探索。綜合治理維度的18.75%佔比，說明治理層已開始關注技術應用的社會影響。然而，算力規範維度的顯著薄弱暴露出治理體系的結構性短板。這種“重數據輕算力”的治理偏向，與人工智能“數據−算法−算力”三位一體的技術邏輯存在內在張力，亟待從全生命週期治理視角進行優化（圖3）。
圖3 基於治理議題維度的政策量化分析結果
3.1.2 治理主體維度（Y維度）
通過統計發現，管理主體維度（Y1）佔比32.17%；研發主體維度（Y2）佔比29.57%；供應主體維度（Y3）佔比29.57%；使用主體維度（Y4）佔比8.69%。這一量化統計反映出中國治理體系呈現出顯著的“主體結構偏向性”特徵。
管理主體的高佔比本質上是治理體系“頂層設計優先”原則的體現。研發主體（Y2）與供應主體（Y3）的高佔比，反映出研發與供應主體的協同治理，即政策對技術創新鏈與產業鏈的雙重關注。使用主體維度（Y4）的低佔比，暴露出治理體系對“人工智能技術應用場景”的關注不足，造成終端風險防控的“最後一公里”缺失。一是權益保障的缺口。二是公衆參與缺位。例如，歐盟《人工智能法案》明確要求高風險系統需進行“社會影響評估”，而中國相關政策中用戶反饋機制仍待完善（圖4）。
圖4 基於治理主體維度的政策量化分析結果
3.1.3 治理工具維度（Z維度）
從政策工具維度觀察中國人工智能治理體系，呈現出“硬法規制主導、軟約束不足”的顯著特徵。在總計42個治理節點中，法律法規維度（Z2）52.38%的絕對優勢位居首位，戰略規劃維度（Z1）佔比21.43%，標準指南維度（Z3）佔14.29%，而原則倡議維度（Z4）僅佔11.90%。這一結構既體現了治理體系的制度建構邏輯，也揭示出從“剛性管控”向“剛柔並濟”轉型的必要性。
52.38%的法律法規佔比，本質上是對人工智能技術“強滲透性風險”的制度回應。但是，標準指南維度（Z3）和原則倡議維度（Z4）分別僅佔14.29%和11.90%，反映出治理體系對技術落地的“規則銜接”不足，也反映出治理體系對“技術倫理柔性治理”的重視不足。總體上，當前政策工具呈現“法律—規劃—標準—倡議”的單向傳導鏈條，但缺乏“硬法授權軟法、軟法補充硬法”的互動機制（圖5）。
圖5 基於治理工具維度的政策量化分析結果
3.2三維分析框架下的中國人工智能治理政策雙維度分析
3.2.1 治理議題（X）—治理主體（Y）維度分析
通過治理議題（X）—治理主體（Y）二維量化分析發現，在數據保護、算法安全、綜合治理3大核心議題中，管理主體（政府）、研發主體（企業/科研機構）、供應主體（產業鏈上下游）的政策參與度均維持在20%~30%的高位區間，形成“治理鐵三角”結構。然而，使用主體（終端用戶）在3大議題中的參與度均低於10%，形成治理結構的“斷裂帶”。此外，算力規範維度相關政策發佈數量較少，且均集中在管理規範上。
人工智能技術的“規劃—開發—生產—使用”本應形成完整治理鏈條，但當前人工智能治理體系呈現出“重上游、輕下游”的結構，可能導致以下問題：
一是造成風險傳導效應，研發與供應環節的合規性，可能因使用環節的失控而失效；
二是產業生態的“供需錯配”，供給側治理政策的過度聚焦，導致人工智能技術停滯，而需求側培育機制（如用戶數字素養教育、公衆參與式倫理審查）嚴重缺位（圖6）。
圖6 基於治理議題（X）—治理主體（Y）維度的量化分析結果
3.2.2 治理議題（X）—治理工具（Z）維度分析
通過量化分析發現，治理議題中數據保護、算法安全聚焦法律法規類文本，形成“硬法優先”的治理模式。但過度剛性的規制可能引發“寒蟬效應” ，降低企業創新活力。綜合治理則聚焦於規劃意見類文本，呈現“軟法主導”特徵。軟法的靈活性雖能快速響應技術變化，但缺乏法律強制力，難以形成穩定的預期制度環境（圖7）。
圖7 治理議題（X）—治理工具（Z）維度的量化分析結果
04 中國人工智能治理建議
中國在人工智能治理上有別於美國、歐盟的“創新優先”和“倫理優先”治理模式，而是將“堅持發展和安全並重、促進創新和依法治理相結合”作爲人工智能治理的基本原則，推進人工智能健康發展。
一是治理議題上的平衡。建議建立算力資源分類分級管理制度，將綠色算力、安全算力納入政策支持範疇。
二是治理主體間的協同。建議強化使用主體的“場景化治理”，針對高風險場景（如金融科技、公共安全），建立強制性用戶操作標準；探索建立“算法用戶委員會”，賦予用戶對自動化決策的異議權；推動企業承擔使用端治理責任，通過“生產者責任延伸制度”，要求研發與供應主體向用戶提供安全培訓、風險預警等服務。
三是治理工具上的協調。建議優化政策工具組合，推進硬法託底與軟法協同。在高風險領域強化硬法剛性，針對生物識別、公共監控等涉及基本權利的場景，加快出臺《人工智能法》等專門立法，明確數據濫用、算法歧視的刑事責任；在創新活躍領域擴大軟法空間，例如生成式人工智能、量子計算等前沿領域，推行“監管沙盒+行業自律”模式。
本文作者：劉肖肖、楊國樑
作者簡介：劉肖肖，中國標準化研究院、中國科學院科技戰略諮詢研究院，助理研究員，研究方向爲科技規劃與管理、標準化原理與方法；楊國樑（通信作者），中國科學院科技戰略諮詢研究院、中國科學院大學，研究員，研究方向爲科技規劃與管理、決策理論與方法。
文章來 源 ： 劉肖肖, 楊國樑. 中國人工智能治理政策的結構特徵與優化路徑[J]. 科技導報, 2026, 44(5): 112−119 .
本文有刪改，
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